Le poisson zèbre est un modèle essentiel en neurosciences en raison de sa quasi-transparence pendant les deux premières semaines de son stade larvaire. Cette caractéristique remarquable permet aux neuroscientifiques de surveiller en temps réel et avec une résolution cellulaire l'activité cérébrale complète de ces larves grâce à l'imagerie calcique, une possibilité unique parmi les vertébrés. Cependant, la fenêtre de temps limitée pour l'imagerie entrave notre capacité à appliquer ces techniques optiques pour étudier des comportements avancés qui émergent plus tard au cours du développement, tels que les interactions sociales et l'apprentissage.

Ces dernières années, une solution à cette limitation a émergé avec l'introduction de Danionella Cerebrum. Danionella, le plus petit vertébré connu, conserve sa petite structure cérébrale presque transparente jusqu'à l'âge adulte.

L'objectif de ce projet est d'explorer l'émergence des capacités d'apprentissage chez Danionella, de la larve à l'étape juvénile (de une à six semaines d'âge). Pour ce faire, nous utiliserons une plateforme expérimentale récemment développée au laboratoire, qui permet le suivi en temps réel et la surveillance vidéo haute résolution de spécimens individuels de Danionella. De plus, un projecteur vidéo nous permettra de fournir des stimuli visuels précisément contrôlés aux animaux. À l'aide de cette configuration, nous visons à conditionner les animaux à associer des motifs visuels spécifiques à des récompenses, représentées par des changements d'intensité lumineuse. Notre enquête se concentrera sur la détermination de l'âge auquel cette capacité d'apprentissage émerge chez Danionella.

Des expériences similaires seront ensuite transférées vers un système dans lequel l'animal, partiellement attaché, interagit avec un environnement visuel, tout en effectuant une imagerie cérébrale. Cette étude comportementale représente donc une première étape pour étudier les bases neuronales de l'apprentissage dans le cerveau des vertébrés.

Expertise à acquérir pendant le projet :

• Enregistrements comportementaux
• Traitement d'images
• Microscope à feuille de lumière
• Imagerie calcique de l'activité neuronale
• Analyse de données en Python et/ou Matlab

Directeurs de thèse :

• Volker Bormuth volker.bormuth@upmc.fr
• Georges Debrégeas georges.debregeas@sorbonne-universite.fr

Lieu : Laboratoire Jean Perrin

Possibilité de poursuivre avec un doctorat : Oui